简介:摘要目的通过尸体标本解剖研究自主研发的智能化骨折复位机器人系统辅助骨盆骨折微创复位的效果。方法以10例新鲜冰冻成人尸体标本骨盆为实验对象(男7例,女3例),参考10例不稳定骨盆骨折患者的骨折形态建立骨盆骨折模型(依据Tile分型:B1型3例,B2型4例,C1型3例),使用本团队研发的新型智能化骨盆骨折复位机器人系统完成模型骨的自动复位并测量术中配准导航时间、自主复位时间、手术总时间和复位误差。结果10例骨盆模型均通过机器人系统完成了有效复位。术中配准导航时间平均为47.4 min(32~74 min),自主复位时间平均为73.9 min(48~96 min),手术总时间平均为121.3 min(83~170 min)。复位误差平均为2.02 mm(1.67~2.62 mm),复位结果满足临床手术要求。结论智能化骨折复位机器人系统可以辅助完成骨盆骨折的闭合复位,复位过程符合临床手术流程,具有较高的复位精度和操作可行性,同时彻底避免了传统手术过程中医生的放射暴露,为临床骨盆骨折微创复位提供了一种新方法。
简介:摘要目的比较差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)和深度学习模型在吸脂操作数据预测分析方面的应用价值。方法选取2019年1至9月中国医学科学院整形外科医院符合入选标准的行吸脂手术患者,使用基于光学追踪系统和力传感技术的吸脂操作记录系统,采集高年资整形外科医生吸脂手术初始250~400 s的操作数据,包括运动学和力学数据。经预处理后将采集数据分成一个吸脂往复循环为一组的数据。分别使用ARIMA模型和深度学习模型处理分析采集到的数据,建立吸脂操作预测模型。用Matlab 2017软件产生随机数随机抽取30对共计60组吸脂循环数据,计算每对数据的动态时间规整(DTW)值作为检验标准,然后分别计算基于ARIMA模型与深度学习模型的各30组预测数据与实际数据之间的DTW值,与检验标准对比,对2种模型的预测结果进行验证。应用Matlab 2017软件进行统计分析,2组比较用独立样本t检验,P<0.05为差异有统计学意义。结果共入组18例患者,均为女性,年龄23~49岁,平均36.6岁。吸脂部位分别为腹部、大腿、腰部。共获得16 800组吸脂循环数据。模型检验标准DTW值为0.048±0.028。ARIMA模型预测数据与实际数据之间的DTW值为0.660±0.577,与检验标准比较差异有统计学意义(P<0.05)。深度学习模型得出的DTW值为0.052±0.030,与检验标准比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论相比ARIMA模型,深度学习模型可以更准确地预测吸脂操作数据,能更好地适应不同情况的数据,并且具有更好的实时性。
简介:摘要目的探讨一种新的脂肪抽吸术模拟训练系统在医学生吸脂术教学中的应用效果。方法2019年12月至2020年1月,选择北京协和医学院在读的无吸脂术手术基础的医学研究生30名(男18名,女12名,年龄22~30岁),应用抽签法随机分为2组,每组15名。传统培训组,接受教师授课后,受训者在仿真人体模型上训练操作,教师在一旁通过讲解示范对受训者进行动作纠正;模拟训练系统组,接受教师授课后,受训者在仿真人体模型上操作训练,通过模拟训练系统的实时反馈对受训者进行动作纠正。培训开始前和培训结束后分别要求2组受训者在模拟训练系统上进行吸脂术模拟操作测试,记录2组的吸脂针阻力、吸脂针加速度和手术均匀程度,分别比较2组受训者培训前、后的差异。使用R 3.5软件和Python 3.7软件分析数据。符合正态分布或近似正态分布的计量资料以±s表示,应用t检验进行统计分析;不符合正态分布的计量资料以M(P25,P75)表示,应用Wilcoxon符号秩检验或Wilcoxon秩和检验进行统计分析,P<0.05为差异具有统计学意义。结果训练后,传统培训组受训者的手术区域分布较训练前更居中:训练前、后手术区域分布偏度分别为-0.22(-0.38,-0.14)和-0.07(-0.24,0.02)(V=20,P=0.022);峰度分别为2.32(2.09,2.58)和1.96(1.90,2.00)(V=112,P=0.002)。训练后,模拟训练系统组受训者的侧向阻力超阈值次数较训练前显著减少[7.0(3.5,13.5)次vs. 0(0,0)次(V=111.5,P=0.004)],加速度超阈值次数亦显著减少[7.0(5.0,17.5)次vs. 3.0(2.0,12.5)次(V=102,P=0.002)];手术覆盖角度显著提高[131.18°(117.71°,137.88°) vs. 169.89°(162.96°,180.00°) (V=0,P<0.001)];手术区域分布更居中、更均匀[偏度-0.17(-0.33,0.03) vs. -0.01(-0.13,0.06)(V=21,P=0.026),峰度2.35(2.08,2.50) vs. 1.94(1.83,2.00)(V=118,P<0.001)]。模拟训练系统组与传统培训组比较,在侧向阻力超阈值次数[(-7.5±7.4)次vs. (-1.4±9.0)次(t=111.5、P=0.026)]、加速度超阈值次数[-3(-6.5, -2.0)次vs. -1.0(-4.0,2.0)次(W=156.5、P=0.035)]、手术覆盖角度[(-40.24±18.88)° vs. (-11.10±25.54)°(t=3.553、P<0.001)] 3个指标的提升上,显著优于后者。结论脂肪抽吸术模拟训练系统是脂肪抽吸术有效的模拟训练方式,能有效提升受训者技能水平。
简介:摘要目的探讨基于光学追踪系统和力传感技术的吸脂针运动记录系统在吸脂术中对吸脂针运动数据的检测效果,并分析检测数据与吸脂效率的关系。方法选取中国医学科学院整形外科医院2019年1月至2019年9月符合入选标准的脂肪抽吸手术患者。分别由A、B 2位术者抽吸患者吸脂区域的左侧和右侧,通过基于光学追踪系统和力传感技术的吸脂操作记录系统,采集术者250~400 s的操作轨迹数据和力数据,测量试验时间内吸出的脂肪量,分析比较2位术者吸脂针运动的幅度、频率、前进阻力,计算并对比吸脂效率。数据采用配对t检验和符号秩和检验进行分析。结果共入组18例患者,均为女性,年龄23~49岁,平均37岁。吸脂部位分别为腹部、大腿、腰部。术者A的吸脂针运动幅度和前进阻力分别为(11.43±1.23) cm和(9.35±2.24) N,高于术者B的(10.00±2.33) cm和(8.20±3.05) N,差异均具有统计学意义(t=2.780、P=0.013,t=2.328、P= 0.033)。术者A吸脂针运动的频率为(2.14±0.19) Hz,术者B为(2.19±0.55) Hz,二者比较差异无统计学意义(t=-0.366、P=0.719)。术者A的吸脂效率为(19.20±9.36) ml/min,术者B为(15.27±8.05) ml/min,A比B高3.93 ml/min,差异具有统计学意义(t=3.736、P=0.002)。结论基于光学追踪和力传感技术的吸脂针运动记录系统,可以很好地记录和分析吸脂术术者的操作轨迹和阻力,并发现吸脂针的运动幅度和前进阻力较大时,吸脂效率更高。
简介:摘要通过对电力变压器的简述和高压试验的简述,说明了电力变压器高压试验的重要性,并具体从温度和湿度、电压极性与泄漏电流关系、升压速度等几个因素分析对电力变压器高压试验影响,并对高压试验采取的安全措施和使用变压器的注意事项等进行具体的阐述。